文档介绍：分类号 密 级
UDC 学校代码 10497
学 位 论 文
题 目 欠定盲源分离算法及其应用研究
英 文 Research on underdetermined blind source separation
题 目 algorithms and its application
研究生姓名 张良俊
姓名 杨 杰 职称 教 授 学位 博 士
指导教师
单位名称 信息工程学院 邮编 430070
申请学位级别 博 士 学科专业名称 信息与通信工程
论文提交日期 论文答辩日期
学位授予单位 武汉理工大学 学位授予日期
答辩委员会主席 邹雪城 评阅人 刘 泉
周祖德
教育部盲审
2015 年 5 月
A Dissertation Submitted to
For the Doctor’s Degree in Information and
Communication Engineering
Research on underdetermined blind source
separation algorithms and its application
Candidate: Zhang Liangjun
Major: Information and Communication
Engineering
Supervisor: Yang Jie
Wuhan University of Technology
Wuhan, 430070, P. R. China
May 2015
武汉理工大学博士学位论文
摘 要
随着信息工程技术的飞速发展，人们对电子设备的使用日益广泛，信号传
输环境变得日益复杂，各种信号源在时域高度密集、频域也相互混叠，我们所
采集的信号往往不是纯净的，而是多个信号的混合叠加，要想对目标信号实现
准确的参数估计和后续处理，必须首先对信号进行有效的分离。盲源分离技术
作为信号分离的一种有效方法得到了广泛的关注，已成为现代信号处理领域一
个重要的研究方向，并被广泛应用于生物医学工程、语音增强、数据通信与阵
列信号处理、图像处理与识别等领域。经过多年的发展，尽管对盲源分离的研
究已取得一系列显著的成绩，但由于信号混合模型和应用对象的复杂性和多样
性，它仍是一个极具挑战性的课题，对于某些特定情况下（例如欠定混合、非
充分稀疏等）的信号分离仍有很大的研究空间及实用价值。本文紧紧围绕盲源
分离这一主题，在线性时延欠定混合模型下，重点研究了稀疏成分分析、独立
成分分析、时频分布等技术在盲源分离处理中的相关理论方法，和非充分稀疏
的条件下、不同统计特征源信号盲源分离算法的具体实现，以及盲源分离技术
在无源雷达运动目标检测中的应用。具体的研究内容和